복분자 재배 환경에서 수확물 운반 도우미 로봇을 위한 YOLOv5와 LiDAR 활용 자율주행 시스템 (YOLOv5 and LiDAR-based Autonomous Driving System for Agricultural Produce Transportation in the Cultivation Environment of Rubus Coreanus)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 21권 / 12호 / 99 ~ 107페이지
· 저자명 : 김기오, 온병원, 이석훈, 이연식, 정현준, 정동원

초록

농가와 농가인구의 지속적인 감소 및 고령화 문제는 농업의 생산성에 큰 영향을 주고 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 농업용 로봇 개발의 필요성이 강조되고 있다. 복분자 재배의 특성 상 가파른 언덕과 좁은 사로와 같은 독특한 환경 조건을 고려한 농업용 로봇의 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 LiDAR 센서와 YOLOv5를 기반으로 한 실시간 객체 인식 기술을 활용하여 복분자 재배 환경에 특화된 자율주행 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 사용자의 키 입력으로 로봇을 목적지로 이동시키며, 이동 경로 상에 있는 설정된 장애물과의 안전 거리를 유지하면서 효과적으로 목적지까지 이동한다. 실험 결과 거리유지 실험에서는 평균 약 0.038m의 오차를 보였고, 위치정확도에 대한 실험에서는 평균 약 5.7252%의 오차를 보였다. 이러한 결과는 복분자 재배 환경같은 좁은 사로에서도 원활한 자율주행을 보여준다.

영어초록

The continuous decrease in the number of farming households and the aging population have a significant impact on agricultural productivity. In response to these challenges, the need for the development of agricultural robots is being emphasized. Considering the unique environmental conditions of rubus coreanus farming, such as steep hills and narrow paths, the development of specialized agricultural robots is required. Therefore, this paper proposes an autonomous driving system optimized for the rubus coreanus farming environment, utilizing LiDAR sensors and real-time object detection technology based on YOLOv5. The proposed system allows the robot to be moved to its destination through user key inputs, effectively maintaining a safe distance from predetermined obstacles along the path. The experimental results showed an average error of about 0.038 meters in the distance maintenance test and an average error of about 5.7252% in the location accuracy test. These results demonstrate smooth autonomous driving in narrow paths, similar to those found in rubus coreanus farming.

참고자료

· 없음